ESESA IMF

Máster en Big Data y Business Analytics

ESESA IMF
  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial-Streaming
  • Precio:
    16.000 € Bonificable
    ¡Infórmate y solicita tu beca del 50%!
  • Comienzo:
    Octubre 2021
  • Lugar:
    Avenida Sor Teresa Prat 15, Edificio Tabacalera, Módulo E-O
    Málaga 29003
    España
  • Horario:
    Entre semana por la tarde
  • Duración:
    60 ECTS
  • Titulación:
    Máster en Big Data y Business Analytics por ESESA IMF. Máster en Big Data y Business Analytics (Título propio) Universidad Nebrija.

Presentación

Este máster cuenta con la dirección académica de Arelance, consultora tecnológica malagueña con más de 15 años de recorrido. Todo el cuadro docente está compuesto por profesionales en activo que compartirán con los participantes la realidad a la que se tienen que enfrentar en su día a día profesional. Los participantes tienen la posibilidad de acceder a un módulo transversal de conocimiento que se imparte los miércoles por la tarde y en el que pueden aprender de cuestiones relativa al ámbito general de empresa: finanzas, política de empresa, comunicación, etc.

Requisitos

El diseño de este programa así como la metodología empleada hace que cualquier perfil a los que se dirige este programa puedan adquirir los conocimientos y aptitudes necesarias para enfocar su futuro profesional dentro del business analytics y el Big Data.

Dirigido

El máster está dirigido tanto a profesionales como a recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes. Perfiles a los que puede interesar este programa: o Informáticos, o profesionales con ingenierías afines que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software o en la administración de sistemas de TI. o Graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias.

Objetivos

El programa tiene como objetivo fundamental que el alumno aprenda del conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecno-logía, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Business Analytics y Big Data de manera flexible. Después de la realización de este programa el participante será capaz de: - Comprender el valor de los datos y su análisis en las organizaciones y ser capaz de idear y concebir soluciones de análisis de datos. - Conocer y saber enunciar el valor para el negocio de las principales tecnologías de procesamiento paralelo y de almacenamiento de datos escalable, así como saber explicar su uso para propósitos específicos dentro de la organización. - Ser capaces de aplicar técnicas y métodos de análisis de datos a problemas de negocio utilizando técnicas de programación estadística. - Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de minería de texto a la extracción de valor de los datos.

Programa

La estructura del Máster en Big Data y Business Analytics en Málaga se conforma de las siguientes áreas, a las que hay que añadir las horas dedicadas a formación en habilidades y competencias:

ÁREA 1: Fundamentos tecnológicos para el tratamiendo de datos.
Manejo de máquinas virtuales y terminal de comandos.
Fundamentos de programación con Python.
Fundamentos de bases de datos relacionales.
Fundamentos de tecnologías de Internet.
Compartir datos, código y recursos en repositorios.
Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.

ÁREA 2: Modelos y aprendizaje estadísticos.
Lenguaje R y tratamiento de datos.
Análisis exploratorio de datos.
Probabilidad e Inferencia estadística.
Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
GLMS y series temporales.

ÁREA 3: Aprendizaje automático aplicado.
Introducción al aprendizaje automático.
Modelos supervisados.
Modelos no supervisados.
Ingeniería de características y selección de modelos.
Modelos conexionistas.
Reglas de asociación y market basket analysis.
ÁREA 4: Minería de texto y procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Introducción histórica y tecnológica.
Herramientas pln I: NLTK.
Herramientas de PLN II: Brat y Gate.
Text mining I: clustering.
Text mining II: sentimiento y temas.
Otras aplicaciones y técnicas de PLN.

ÁREA 5: Business Inteligence y visualización.
Introducción al Business Inteligence.
Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
Herramientas de extracción, transformación y carga.
Aplicaciones de Business Intelegence.
Fundamentos de visualización de datos.
Herramientas de visualización.

ÁREA 6: Infraestructura de Big Data.
Procesamiento de datos con Hadoop.
Herramientas Hadoop.
Procesamiento de datos con Spark.
Arquitecturas de streaming.
Componentes de arquitecturas de streaming.
Plataformas y Apis en la nube

ÁREA 7: Almacenamiento e integración de datos.
Bases de datos no convencionales.
Modelos de base de datos basados en documentos.
Modelos de base de datos basados en columnas.
Modelos de base de datos basados en grafos.
Modelos de base de datos basados en clave-valor.
Adquisición de datos.

ÁREA 8: Valor y contexto de la analítica big data.
El business case de Big Data.
Proyectos de Big Data.
Aplicaciones analíticas por sectores.
Tecnologías emergentes en analítica.
Gestión de equipos y métodos ágiles.
Aspectos regulatorios del tratamiento de datos.

ÁREA 9: Aplicaciones analíticas.
Caso de estudio de analítica escalable.
Caso de estudio de analítica en redes sociales.
Caso de estudio en Internet Of Things.
Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas).
Caso de estudio en analítica de clientes: Location Analytics.
Caso de estudio de técnicas de recuperación de información.

ÁREA 10: Trabajo fin de máster.

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